线性回归与梯度下降算法

一、单变量线性回归

1.1 线性回归模型

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其中J(θ0,θ1)是代价函数，目标可以用下图来理解，也就是寻找θ0和θ1，使J(θ0,θ1)最小，即三维空间中的最低点。

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1.2 梯度下降算法

梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数 J(θ0,θ1) 的最小值。

梯度下降背后的思想是：开始时我们随机选择一个参数的组合(θ0,θ1,...,θn)，计算代价函数，然后我们寻找下一个能让代价函数值下降最多的参数组合。我们持续这么做直到找到一个局部最小值，因为我们并没有尝试完所有的参数组合，所以不能确定我们得到的局部最小值是否便是全局最小值，所以选择不同的初始参数组合， 可能会找到不同的局部最小值。如下图所示：

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梯度下降的算法公式如下：

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注：梯度下降算法可以用来最小化任何代价函数J。

1.3 使用梯度下降算法解决单变量线性回归问题

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二、多变量线性回归

2.1 多变量梯度下降

多变量时模型变化为如下所示：

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相应的梯度算法变化为如下所示：

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